System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 使用图像和消息信息的对象检测制造技术_技高网

使用图像和消息信息的对象检测制造技术

技术编号:40244069 阅读:4 留言:0更新日期:2024-02-02 22:40
公开了用于执行对象检测和跟踪的技术。在一些实现中,提供了一种用于执行对象检测和跟踪的过程。该过程可包括用于进行以下操作的步骤:在跟踪对象处获得包括目标对象的图像;在该跟踪对象处获得与该目标对象相关联的第一消息集合;基于与该目标对象相关联的第一消息集合来确定针对该图像中的该目标对象的限界框;以及从该图像中提取子图像。在一些方法中,该过程可进一步包括用于使用对象检测模型来检测该目标对象在该子图像内的位置的步骤。还提供了系统和机器可读介质。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】


技术介绍


技术实现思路

【技术保护点】

1.一种用于执行对象检测和跟踪的装置,包括:

2.如权利要求1所述的装置,其中所述至少一个处理器被进一步配置成:

3.如权利要求2所述的装置,其中所述第一消息集合和所述第二消息集合包括一个或多个车联网(V2X)无线消息、专用短程通信无线消息、或其组合。

4.如权利要求2所述的装置,其中所述对象跟踪器是卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器、或其组合。

5.如权利要求2所述的装置,其中所述对象跟踪器是使用所述第一消息集合、所述对象在所述子图像中的检出位置、或其组合来初始化的。

6.如权利要求2所述的装置,其中所述至少一个处理器被进一步配置成:

7.如权利要求6所述的装置,其中所述至少一个处理器被进一步配置成:

8.如权利要求1所述的装置,其中所述对象检测模型包括机器学习分类器,所述机器学习分类器被配置成标识所述子图像内的一个或多个交通工具。

9.如权利要求1所述的装置,其中,为了确定针对所述图像中的所述目标对象的所述限界框,所述至少一个处理器被配置成:

10.如权利要求9所述的装置,其中,为了确定针对所述目标对象的所述限界框,所述至少一个处理器被进一步配置成:

11.如权利要求10所述的装置,其中所述限界框的大小基于与所述目标对象的所述姿态估计相关联的不确定性度量、与所述跟踪对象的所述姿态估计相关联的不确定性度量、或其组合。

12.如权利要求1所述的装置,其中,为了从所述图像中提取所述子图像,所述至少一个处理器被进一步配置成:

13.一种用于执行对象检测和跟踪的方法,所述方法包括:

14.如权利要求13所述的方法,进一步包括:

15.如权利要求14所述的方法,其中所述第一消息集合和所述第二消息集合包括一个或多个车联网(V2X)无线消息、专用短程通信(DSRC)无线消息、或其组合。

16.如权利要求14所述的方法,其中所述对象跟踪器基于卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器、或其组合。

17.如权利要求14所述的方法,其中所述对象跟踪器是使用所述第一消息集合、所述对象在所述子图像中的检出位置、或其组合来初始化的。

18.如权利要求14所述的方法,进一步包括:

19.如权利要求18所述的方法,进一步包括:

20.如权利要求13所述的方法,其中所述对象检测模型包括机器学习分类器,所述机器学习分类器被配置成标识所述子图像内的一个或多个交通工具。

21.如权利要求13所述的方法,其中确定针对所述图像中的所述目标对象的所述限界框包括:

22.如权利要求21所述的方法,其中确定针对所述目标对象的所述限界框包括:

23.如权利要求22所述的方法,其中所述限界框的大小基于与所述目标对象的所述姿态估计相关联的不确定性度量、与所述跟踪对象的所述姿态估计相关联的不确定性度量、或其组合。

24.如权利要求13所述的方法,其中从所述图像中提取所述子图像包括:

25.一种非瞬态计算机可读存储介质,包括用于使得计算机或处理器执行以下操作的至少一条指令:

26.如权利要求25所述的非瞬态计算机可读存储介质,进一步包括用于使得所述计算机或处理器执行以下操作的至少一条指令:

27.如权利要求26所述的非瞬态计算机可读存储介质,其中所述第一消息集合和所述第二消息集合包括一个或多个车联网(V2X)无线消息、专用短程通信(DSRC)无线消息、或其组合。

28.一种用于执行对象检测和跟踪的设备,包括:

29.如权利要求28所述的设备,进一步包括:

30.如权利要求28所述的设备,其中所述对象检测模型包括机器学习分类器,所述机器学习分类器被配置成标识所述子图像内的一个或多个交通工具。

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【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于执行对象检测和跟踪的装置,包括:

2.如权利要求1所述的装置,其中所述至少一个处理器被进一步配置成:

3.如权利要求2所述的装置,其中所述第一消息集合和所述第二消息集合包括一个或多个车联网(v2x)无线消息、专用短程通信无线消息、或其组合。

4.如权利要求2所述的装置,其中所述对象跟踪器是卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器、或其组合。

5.如权利要求2所述的装置,其中所述对象跟踪器是使用所述第一消息集合、所述对象在所述子图像中的检出位置、或其组合来初始化的。

6.如权利要求2所述的装置,其中所述至少一个处理器被进一步配置成:

7.如权利要求6所述的装置,其中所述至少一个处理器被进一步配置成:

8.如权利要求1所述的装置,其中所述对象检测模型包括机器学习分类器,所述机器学习分类器被配置成标识所述子图像内的一个或多个交通工具。

9.如权利要求1所述的装置,其中,为了确定针对所述图像中的所述目标对象的所述限界框,所述至少一个处理器被配置成:

10.如权利要求9所述的装置,其中,为了确定针对所述目标对象的所述限界框,所述至少一个处理器被进一步配置成:

11.如权利要求10所述的装置,其中所述限界框的大小基于与所述目标对象的所述姿态估计相关联的不确定性度量、与所述跟踪对象的所述姿态估计相关联的不确定性度量、或其组合。

12.如权利要求1所述的装置,其中,为了从所述图像中提取所述子图像,所述至少一个处理器被进一步配置成:

13.一种用于执行对象检测和跟踪的方法,所述方法包括:

14.如权利要求13所述的方法,进一步包括:

15.如权利要求14所述的方法,其中所述第一消息集合和所述第二消息集合包括一个或多个车联网(v2x)无线消息、专用短程通信(dsrc)无线消息、或其组合...

【专利技术属性】
技术研发人员:U·尼尔森M·查理
申请(专利权)人:高通股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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